论文笔记RLSD-Regional Latent Semantic Dependencies

最新推荐文章于 2023-05-08 08:38:26 发布
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RLSD是一种结合了CNN、RPN和LSTM的多标签图像分类算法，特别适用于小物体检测，通过关注区域提案网络上的标签依赖关系提高精度。实验表明，其性能优于Multi-label CNN、HCP等模型。

1.简介：

RLSD出自论文《Multi-label Image Classifification with Regional Latent Semantic Dependencies》中，即Regional Latent Semantic Dependencies。

RLSD可以看做是CNN+RPN（region proposal network）+LSTM. 用于多标签图片分类，即识别一张图片中的多个物体与类别。CNN采用的VGGNET。

所以RLSD在效果方面比CNN+RNN(LSTM)会好些，尤其是在小物体检测方面，因为其关注RPN上的标签依赖关系，而不是整个图片层的标签依赖关系。

另外，实验结果也比Multi-label CNN、HCP效果好。
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2.模型结构

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3.模型实验结果

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